1）自動編碼器
1.1 內涵
是乙個逐層的貪心演算法，在每一次迭代中訓練一層網路，然後使用乙個類似於後向傳播的演算法對深度網路進行調優
1.2 思想
將深度網路看成一連串的自動編碼器，包括兩個階段：
1，第一階段是編碼階段，編碼階段對應輸入層到隱藏層的對映；
2，第二階段是解碼階段，對應的是隱藏層到輸出層的對映
1.3 學習過程
1，用隱藏層進行編碼，再將編碼結果作為輸入傳遞給輸出層進行解碼，解碼後的結果應該與原始輸入相似但不相同
2，將結果與原始輸入的誤差最小化得到最優的編碼方案
3，把中間層引數提取出來就是乙個最優編碼方法
1.4 前向訓練階段
1，首先訓練第一層自動編碼器
2，然後將第一層自動編碼器的解碼部分拿掉，直接將第一層的編碼結果作為輸入，利用這個輸入訓練第二層編碼器
3，最後根據需要將第二層的解碼部分換成相應的分類函式即可實現乙個簡單的分類器
1.5 後向調優階段
1，從輸出層n開始，計算引數
2，對於n-1、n-2、.....2層，計算引數
3，計算目標的偏微分
4，使用偏微分對各引數進行更新
5，完成更新後，即完成一次優化迭代
2）稀疏編碼
無監督學習方法，用來尋找一組超完備基向量以更高效地表示樣本資料
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